การตรวจจับข้อบกพร่องของลูกปัดเชื่อมโดยใช้ AR + AI

กรณีศึกษา

รถยนต์มีพื้นผิวและคุณสมบัติที่ซับซ้อนหลายประการ ส่งผลให้ตำแหน่งและเทคนิคการเชื่อมแตกต่างกัน การตรวจสอบคุณภาพการเชื่อมของยานยนต์ต้องได้รับการตรวจสอบจากหลายมุม เนื่องจากแชสซีและแผงตัวถังรถมีรูปร่างไม่ปกติ การทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติเป็นสิ่งที่ท้าทายและมีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งนำไปสู่การพึ่งพาการตรวจสอบด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม หากบุคลากรไม่ระมัดระวังในการตรวจสอบ สินค้าที่มีข้อบกพร่องอาจเข้าสู่ตลาด ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อความปลอดภัยในการขับขี่

โจทย์งาน

การตรวจสอบคุณภาพการเชื่อมของยานยนต์ด้วยตนเองอาจทำให้มองข้ามข้อบกพร่องที่ผิดปกติได้ แม้จะมีเทคนิคการเชื่อมขั้นสูง แต่การเชื่อมที่ไร้ที่ติยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทาย เฟรมมีจุดตรวจสอบหลายจุดและคุณลักษณะหลายแง่มุม ทำให้การตรวจสอบด้วยตนเองเป็นสิ่งที่ต้องพึ่งพาในปัจจุบัน แต่คุณภาพที่ไม่สอดคล้องกันก็เป็นเรื่องที่น่ากังวล

วิธีการ

ด้วยการใช้ฟังก์ชันการตรวจจับข้อบกพร่องของ META-aivi ทำให้สามารถฝึกอบรมโมเดล AI และอัปโหลดเข้าสู่ระบบสำหรับจุดเชื่อมที่มีคุณสมบัติเหมาะสมได้ ช่วยให้ AI ตรวจสอบส่วนรอยเชื่อมได้โดยใช้แว่นตา AR หรืออุปกรณ์แท็บเล็ต เพื่อจดจำรอยเชื่อมที่มีข้อบกพร่องได้อย่างรวดเร็ว การตอบรับความเป็นจริงเสริมนั้นมีให้แบบเรียลไทม์ ช่วยให้บุคลากรสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดผ่านคำแนะนำบนหน้าจอ เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพการเชื่อม META-aivi ยังสามารถแยกความแตกต่างระหว่างข้อบกพร่องประเภทต่างๆ เช่น การเชื่อมที่ไม่สมบูรณ์ รูทราย คาร์บอนไนเซชัน และการกระเด็น ตัวอย่างเช่น หากตรวจพบข้อบกพร่องของหลุมทรายอย่างต่อเนื่อง แสดงว่าจำเป็นต้องเปลี่ยนลวดเชื่อม ในขณะที่กรณีการเชื่อมที่ไม่สมบูรณ์บ่อยครั้งอาจต้องมีการตรวจสอบหัวฉีด ข้อมูลที่สะสมสามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์และบำรุงรักษาข้อมูลขนาดใหญ่ในภายหลัง นอกจากนี้ ยังสามารถส่งออกประวัติการตรวจสอบผลิตภัณฑ์ ทำให้กระบวนการตรวจสอบเป็นดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลที่ได้รับ

เทคโนโลยี AI ของ META-aivi ตรวจพบข้อบกพร่องในการเชื่อมแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถระบุได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ META-aivi ยังสามารถระบุข้อบกพร่องในการเชื่อมประเภทต่างๆ และสะสมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป META-aivi ลดอัตราข้อผิดพลาดและ มั่นใจในคุณภาพของผลิตภัณฑ์ผ่านการตรวจสอบ

ภาพประกอบ